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Cuando las empresas consigan encontrar otras formas de recorrer hasta la última milla de las grandes ciudades congestionadas por el tráfico, surgirán nuevas oportunidades de negocio en un amplio y creciente mercado. El Megacity Logistics Lab (Laboratorio de Logística en Mega-ciudades) del MIT (Instituto tecnológico de Massachusetts) está colaborando con importantes empresas para rediseñar la logística de la «última milla». Puede que las empresas no lo sepan aún pero ya disponen de herramientas necesarias para mejorar los servicios de entrega a clientes urbanos.
Se calcula que para el año 2025 las 600 ciudades más grandes del mundo representarán aproximadamente el 62% del PIB mundial. Se prevé que el número de megalópolis, (ciudades con una población de, al menos, 10 millones de habitantes), ascenderá a 41 en 2030.
Con el fin de llegar a sus clientes en estos centros urbanos tan poblados, las empresas tienen que aprender a gestionar la intensa congestión de tráfico, sistemas de carreteras ineficaces y en constante cambio y un terreno urbano complejo. Además, los mercados urbanos de megalópolis se abastecen de pequeñas empresas de distribución llamados nanostores (o nanoalmacenes) que tienen que ser reabastecido con frecuencia dada la falta de espacio para existencias.
El Megacity Logistics Lab del MIT está colaborando con distintas empresas, entre ellas, Anheuser-Busch InBev y Walmart, para construir modelos de última milla de alta resolución y redefinir redes de distribución en ciudades como Buenos Aires (Argentina), ciudad de México (México), Santiago (Chile), Sao Paulo (Brasil) y Nueva York, Seattle, Denver y San Francisco (Estados Unidos).
Esta investigación está consiguiendo importantes adelantos en el ámbito de la logística de la última milla. No obstante, las empresas pueden hacer mucho por su parte para aumentar la eficacia y la rentabilidad de las redes logísticas de mercados urbanos al aprovechar los datos y las capacidades analíticas de la que ya disponen.
Normalmente, los directores evalúan el rendimiento de la red de entrega con un número limitado de indicadores de rendimiento básicos, como el tiempo total, la distancia recorrida y el porcentaje de bienes entregados. Esta información es útil pero solamente ofrece una visión limitada de las operaciones de última milla. Puede que las empresas no lo sepan pero ya disponen de información mucho más relevante.
Los datos de GPS que ofrecen los smartphones que incorporan los vehículos son un tesoro oculto de los datos de localización. Cuando se combinan con otros recursos –datos transaccionales, censos, datos geoespaciales e información sobre actividades del conductor– es posible crear modelos sumamente detallados de las operaciones de entregas urbanas. Este tipo de análisis puede ofrecer a la dirección de las empresas una visión sobre la última milla tanto a nivel estratégico como para la toma de decisiones diarias.
El Megacity Logistics Lab del MIT ha ayudado a entender mejor los procesos específicos de clientes. En la ciudad de México, por ejemplo, una empresa de distribución esperaba que el personal de transporte de una ruta clasificase botellas en su trastienda antes de completar la entrega, lo que supone unos 45 minutos de tiempo de valor no añadido para la operación. La dirección no conocía esta práctica hasta que un análisis de las rutas del GPS y datos de los pedidos revelaron que tiempos de servicios demasiado largos eran un patrón recurrente. En otros casos, los directores no sabían que algunos transportistas no estaban cumplimiento con las rutas oficiales debido a problemas de pago de los clientes.
Estas anormalidades parecen triviales pero cuando tienen lugar en incalculables ocasiones en las principales ciudades, añaden constes significativos a la cadena de suministro y bajan los niveles de los servicios. Además, este tipo de inteligencia permite que los directores tomen decisiones más fundamentadas. Podrían utilizar diferentes tipos de vehículo según las dinámicas de rutas específicas. Pagar a los transportistas en función de su desempeño logístico en lugar de por sus índices de recogida de pagos podría evitar numerosas visitas a los clientes.
Los avances en el modelo de última milla y en técnicas de visualización de datos que están siendo promovidos por organizaciones como el Megacity Logistics Lab del MIT permitirán desplegar el enorme potencial de redes de entregas urbanas y aumentar la rentabilidad de los mercados de megalópolis. No obstante, hoy en día las empresas pueden hacer mucho por sí mismas con solo analizar los datos de última milla de los que ya disponen.
Este artículo se basa en una entrada del blog redactada por Matthias Winkenbach, director del Megacity Logistics Lab del MIT, publicado en Sloan Management Review. Si desea obtener más información sobre la investigación de dicho laboratorio, póngase en contacto con el autor.